태평양의 광활함은 항상 미국 군대의 가장 큰 물류적 골칫거리이자 가장 중대한 전략적 취약점이었습니다. 거리는 수백 마일이 아닌 수천 해리 단위로 측정되며, 이러한 "거리의 폭정 (tyranny of distance)"은 역사적으로 작전 템포 (operational tempo)를 제한해 왔습니다. 이것이 바로 제8전구 지원사령부 (8th Theater Sustainment Command)의 인공지능 (AI) 및 자율 운항 선박 사용에 관한 Gavin Gardner 소장의 최근 발언이 단순한 기술적 업그레이드 그 이상을 의미하는 이유입니다. 이는 육군이 21세기에 어떻게 전투를 수행하고 스스로를 유지할 것인지에 대한 근본적인 철학적 변화를 나타냅니다.

"태평양에서 작업할 수 있다면, 세계 어디에서든 작업할 수 있다"는 Gardner의 주장은 과장이 아닙니다. 이는 태평양이 현대 군사 물류의 궁극적인 시험장이라는 인식을 반영합니다. 그러나 이 접근 방식의 진정한 탁월함은 민간 부문이 군대가 절실히 필요로 하는 솔루션을 이미 개척하고 있다는 깨달음에 있습니다. 창고 관리 및 공급망 타이밍을 위해 상업적 파트너를 활용하고 있다고 명시적으로 밝힘으로써, Gardner는 중요한 진실을 인정하고 있습니다. 즉, 군사 물류는 비록 생사가 걸린 문제일지라도 근본적으로는 비즈니스 문제라는 점입니다.

전쟁의 알고리즘 (The Algorithm of War)

수요 분석을 위해 AI를 사용하려는 육군의 움직임은 역사적으로 공급망을 정체시켰던 "만약을 대비한 (just-in-case)" 물류 방식에서 벗어나는 중요한 단계입니다. Gardner는 자원은 유한하며 "우리는 모든 것을 비축할 여유가 없다"는 현실을 지적했습니다. 바로 이 지점에서 인공지능 (AI)이 결정적인 요소가 됩니다. "시간과 공간"에 걸친 수요를 예측하기 위해 AI를 활용함으로써, 육군은 사후 대응적 재보급에서 예측적 유지 보수 (predictive sustainment)로 전환하고 있습니다.

이 지점에서 AI 가치 경로 (AI value path) 개념이 매우 중요해집니다. 군사 물류의 맥락에서 AI 가치 경로는 단순히 데이터를 처리하는 것에 그치지 않습니다. 이는 실질적이고 작전적인 우위를 창출하는 것에 관한 것입니다. 즉, 가공되지 않은 정보 (raw intelligence) 및 소비 데이터로부터 시간을 절약하고 생명을 구하는 실행 가능한 조치 (deliverable action)에 이르기까지의 여정을 매핑하는 것을 포함합니다. 상업계는 이를 재고 관리 분야에서 완벽하게 구현해 왔지만, 전자기 간섭 (electromagnetic interference), 기상 변동성, 그리고 대등한 경쟁 상대 (near-peer adversary)가 존재하는 분쟁 지역에 이를 적용하는 것은 완전히 다른 차원의 문제입니다. 여기서의 AI 가치 경로는 월스트리트의 알고리즘이 결코 접할 수 없는 변수들을 반드시 고려해야 합니다. 물류 AI에 엄격한 가치 경로를 적용함으로써, 육군은 알고리즘이 단순히 똑똑할 뿐만 아니라 신뢰할 수 있고 적대적 조작 (adversarial manipulation)에 대해 탄력적 (resilient)임을 보장할 수 있습니다.

미래의 함대는 무인화된다

본부에서 데이터를 처리하는 AI도 강력하지만, 이러한 현대화의 물리적 실체는 자율 주행 수상정 (autonomous watercraft)입니다. 육군이 최대 8개의 20피트 컨테이너를 운반할 수 있는 100피트 이상의 선박을 배치한다는 소식은 게임 체인저입니다. 노후화된 LCM-8 (Landing Craft Mechanized-8) 함대에 대한 의존은 이미 알려진 취약점이었습니다. 유인 선박인 새로운 MSV-L (Maneuver Support Vessel (Light))은 속도와 얕은 흘수 (shallow draft)를 통해 미래의 모습을 보여줍니다. 그러나 자율성에 초점을 맞추고 있다는 점은 미래의 전장이 주요 물류 역할을 수행하는 유인 선박에게는 너무 위험하다는 인식을 반영합니다.

인도-태평양 전역에 30~100척 사이의 중형 자율 수상정을 배치하겠다는 가드너 (Gardner)의 비전은 대등한 경쟁 상대가 긴장할 수밖에 없는 분산형 물류 네트워크 (distributed logistics network)의 전형입니다. 이러한 함대를 통해 미국은 대형의 가치 있는 표적 (LPD 또는 LSD와 같은)을 위험에 노출시키지 않고도 물자를 사전 배치하고, HIMARS나 해병대의 NMESIS와 같은 자산을 "신속 투입 (rapid insertions)"할 수 있습니다.

규제 병목 현상

하지만 이러한 추진 과정에서 확인된 가장 큰 장애물은 기술적인 것이 아니라 법적인 것입니다. Gardner는 최소 승무원 수를 요구하는 현재의 미국 해사법(maritime laws)을 정확히 지적하고 있으며, 이는 자율 운영을 파일럿 프로그램 수준으로 제한하고 있습니다. 이는 매우 중요한 마찰 지점(friction point)입니다. 태평양에서 AI 가치 경로(AI value path)가 잠재력을 최대한 발휘하려면, AI의 결과물은 신속하게 행동할 수 있는 능력이 되어야 합니다. 만약 AI가 재보급 선박이 좁은 시간 범위 내에 특정 도서 지역에 도착해야 한다고 계산했음에도 불구하고, 존재하지 않는 승무원을 요구하는 법률이나 무인 선박을 수용하지 않는 항구 때문에 선박이 지연된다면, AI의 가치는 전체적으로 부정됩니다. AI 가치 경로가 '라스트 마일(last mile)'에서 끊어지는 것입니다. 해안경비대(Coast Guard)가 "무인 시스템의 항구 입항"을 허용하도록 하려는 Gardner의 추진은 알고리즘에 의해 생성된 "가치"가 전장에서 물리적으로 실현될 수 있도록 보장하기 위한 필수적인 단계입니다.

McLean Forrester의 통찰

현재의 AI 영역에서는 알고리즘의 유용성보다는 "멋진(cool)" 요소에 위험할 정도로 강조를 두고 있습니다. McLean Forrester가 언급했듯이, AI에 관한 논의는 종종 파편화되어 있으며 임무(mission)보다는 모델(model)에 집중하는 경향이 있습니다. 태평양에서의 육군 접근 방식은 올바른 방법의 교과서적인 사례입니다. 즉, 임무(광활한 전구에서의 물류)를 식별하고, 마찰 지점(거리, 자원, 법률)을 식별한 다음, 이러한 문제들을 해결하기 위해 AI를 구체적으로 적용하는 것입니다.

제8군 지원사령부(8th TSC)의 노력의 성공 여부는 전체 작전을 응집력 있는 "AI 가치 경로(AI value path)"로 취급할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 만약 그들이 수요 분석을 위한 상용 AI를 성공적으로 통합하고, 이를 실험적인 자율 운항 선박과 결합하며, 동시에 규제 환경을 변화시키기 위한 로비를 병행할 수 있다면, 그들은 군 역사상 가장 효율적인 물류 네트워크를 구축하게 될 것입니다.

육군이 태평양을 궁극적인 시험대로 보는 것은 옳습니다. 그곳은 교전 규칙 (rules of engagement)이 다른, 용납되지 않는 환경입니다. 하지만 Gardner가 제안했듯이, 육군이 AI와 로보틱스 (robotics)를 사용하여 이 지역의 물류 문제를 해결할 수 있다면, 그들은 다른 어디에서도 필적할 수 없는 역량을 보유하게 될 것입니다. 이것은 더 이상 단순히 상자를 옮기는 문제가 아닙니다. 알고리즘 (algorithm)의 정밀함과 속도, 그리고 로봇 (robot)의 회복 탄력성 (resilience)을 가지고 상자를 옮기는 것에 관한 것입니다.